文摘提出了一种基于半监督自适应增强(Ada Boost)模型树的建模方法,用于现场可编程门阵列(FPGA)的性能表征。该方法以半监督学习方式,构建了FPGA性能关于FPGA架构参数的解析模型,同时采用Ada Boost算法提高FPGA性能模型的预测精确度。使用VTR(Verilog To Routing)电路集,基于该方法构建的性能模型在预测FPGA上实现的应用电路面积时,平均相对误差(MRE)为4.42%;预测延时的MRE为1.63%;预测面积延时积时,MRE为5.06%。与全监督模型树算法以及现有的半监督模型树算法相比较,该方法构建的FPGA实现面积模型的预测精确度分别提高了39%,26%。实验结果显示,该方法在确保较少的时间开销前提下,构建了具有高预测精确度的FPGA性能模型,提供了一种高效的FPGA性能表征方法。
